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    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Buscar puntos calientes</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-6D600155-AA9B-4F02-AD8B-2E84150AB743-web.png" alt="Buscar puntos calientes"></h2>
        <hr/>
    <p>La herramienta Buscar puntos calientes determinar&aacute; si hay alg&uacute;n clustering estad&iacute;sticamente significativo en el patr&oacute;n espacial de sus datos. 
        <ul>
            <li>&iquest;Est&aacute;n realmente agrupados sus puntos (incidentes de actos delictivos, &aacute;rboles o accidentes de tr&aacute;fico)?  &iquest;C&oacute;mo puede estar seguro?
            </li>
            <li>&iquest;Ha descubierto de verdad un punto caliente estad&iacute;sticamente significativo o contar&iacute;a su mapa una historia diferente si cambiara sus s&iacute;mbolos?
            </li>
        </ul>
        La herramienta Buscar puntos calientes le ayudar&aacute; a responder a estas preguntas con confianza.
    </p>
    <p>Incluso los patrones espaciales aleatorios presentan cierto grado de clustering. Adem&aacute;s, nuestros ojos y nuestros cerebros intentan, de forma natural, encontrar patrones, aunque no exista ninguno. En consecuencia, puede ser dif&iacute;cil saber si los patrones de los datos son el resultado de procesos espaciales reales en acci&oacute;n o de una simple casualidad aleatoria. Esta es la raz&oacute;n por la que los investigadores y analistas utilizan m&eacute;todos estad&iacute;sticos como Buscar puntos calientes (Getis-Ord Gi*) para cuantificar los patrones espaciales.  Cuando encuentra un clustering estad&iacute;sticamente significativo en sus datos, dispone de una informaci&oacute;n valiosa. Saber d&oacute;nde y cu&aacute;ndo se produce el clustering puede proporcionar pistas importantes sobre los procesos que producen los patrones que se est&aacute;n viendo. Saber que los robos residenciales, por ejemplo, son por sistema m&aacute;s frecuentes en ciertas vecindades es una informaci&oacute;n vital si se tienen que dise&ntilde;ar estrategias de prevenci&oacute;n eficaces, asignar recursos policiales escasos, iniciar programas de vigilancia vecinal, autorizar investigaciones criminales en profundidad o identificar sospechosos potenciales.   
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisLayer">
        <div><h2>Elegir la capa cuyos puntos calientes se van a calcular</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>La capa de puntos donde se buscar&aacute;n puntos calientes y fr&iacute;os.
            </p>
            <p>Este an&aacute;lisis utiliza bins y requiere un sistema de coordenadas proyectadas. Puede definir el sistema de coordenadas de procesamiento en Entornos de an&aacute;lisis. Si el sistema de coordenadas de procesamiento no se ha definido en un sistema de coordenadas proyectadas, se le pedir&aacute; que lo defina cuando ejecute el an&aacute;lisis .
            </p>
            <p>Adem&aacute;s de elegir una capa en el mapa, puede elegir  <b>Elegir capa de an&aacute;lisis</b> en la parte inferior de la lista desplegable para examinar el contenido del dataset o la capa de entidades de un recurso compartido de archivos de big data. Si lo desea, puede aplicar un filtro en la capa de entrada o aplicar una selecci&oacute;n en capas alojadas que haya agregado al mapa. Los filtros y las selecciones solo se aplican al an&aacute;lisis. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="analysisField">
        <div><h2>Buscar clusters de concentraciones altas y bajas de puntos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            
            <p>Este an&aacute;lisis responde a la pregunta: &iquest;D&oacute;nde se agrupan espacialmente los valores altos y bajos?
            </p>
            <p>Si tus datos son puntos y eliges  <b>Recuento de puntos</b>, esta herramienta evaluar&aacute; la distribuci&oacute;n espacial de las entidades de puntos para responder a la pregunta: &iquest;D&oacute;nde se agrupan o se dispersan inesperadamente los puntos?
            </p>
            <p>Si eliges un campo, esta herramienta evaluar&aacute; la distribuci&oacute;n espacial de los valores asociados con cada entidad para responder a la pregunta: &iquest;D&oacute;nde se agrupan los valores altos y bajos?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputBins">
        <div><h2>Seleccionar el tamaño del bin para la agregación</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>La distancia utilizada para generar los bins cuadrados que se utilizar&aacute;n para analizar los puntos de entrada.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="timeSlicing">
        <div><h2>Buscar puntos calientes utilizando intervalos de tiempo (opcional)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Si el tiempo est&aacute; habilitado en la capa de puntos y es del tipo instante, puede analizar utilizando intervalos de tiempo.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="timeInterval">
        <div><h2>Intervalo de período de tiempo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Intervalo de tiempo usado para generar per&iacute;odos de tiempo. El tiempo se puede alinear con el tiempo de inicio o finalizaci&oacute;n de los datos de entrada, o con un tiempo de referencia especificado.  
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="timeStep">
        <div><h2>Intervalo de período de tiempo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Intervalo de tiempo usado para generar per&iacute;odos de tiempo. El tiempo se puede alinear con el tiempo de inicio o finalizaci&oacute;n de los datos de entrada, o con un tiempo de referencia especificado.  
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="timeStepAlignment">
        <div><h2>Elija cómo alinear los intervalos de tiempo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>C&oacute;mo se alinean los intervalos de tiempo. Hay tres formas de alinear intervalos de tiempo:
                <ul>
                    <li> <b>Hora de inicio</b>: los intervalos de tiempo se alinean con la primera entidad en el tiempo.
                    </li>
                    <li> <b>Hora de fin</b>: los intervalos de tiempo se alinean con la &uacute;ltima entidad en el tiempo.
                    </li>
                    <li> <b>Tiempo de referencia</b>: los intervalos de tiempo se alinean con una hora especificada.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="timeReference">
        <div><h2>Tiempo de referencia con el que alinear los intervalos de tiempo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>La fecha y hora utilizados para alinear los intervalos de tiempo.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="neighborhood">
        <div><h2>Seleccione el tamaño de la vecindad para los cálculos de puntos calientes</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>La distancia utilizada para determinar la vecindad utilizada para los c&aacute;lculos de puntos calientes. Para asegurarse de que cada bin tiene al menos un vecino, la vecindad deber&iacute;a ser m&aacute;s grande que el tama&ntilde;o del bin. Cada bin se analiza y se compara con los bins vecinos.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="spatialReference">
        <div><h2>Referencia espacial (wkid)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Se trata de un par&aacute;metro temporal para una versi&oacute;n preliminar que permite definir la referencia espacial de procesamiento. En muchas herramientas de big data es necesario utilizar un sistema de coordenadas proyectadas como referencia espacial para el procesamiento. De forma predeterminada, la herramienta utilizar&aacute; el sistema de coordenadas de entrada, pero fallar&aacute; si se trata de un sistema de coordenadas geogr&aacute;ficas. Para definir un sistema de coordenadas proyectadas, introduzca el WKID. Por ejemplo,  <b>Web Mercator</b>  se introducir&iacute;a como <code>3857</code>.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dataStore">
        <div><h2>Seleccionar un ArcGIS Data Store en el que guardar los resultados</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Los resultados de GeoAnalytics se almacenan en un data store y se exponen como capa de entidades en  Portal for ArcGIS. En la mayor&iacute;a de los casos, conviene almacenar los resultados en el almac&eacute;n de datos espaciotemporal y este es el predeterminado. En algunos casos, guardar los resultados en el data store relacional es una buena opci&oacute;n. A continuaci&oacute;n, se exponen motivos por los que guardar los resultados en el data store relacional es una buena idea: 
                <ul>
                    <li>Puede utilizar resultados en la colaboraci&oacute;n entre portales.
                    </li>
                    <li>Puede habilitar capacidades de sincronizaci&oacute;n con sus resultados.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <p>Conviene no usar el data store relacional si espera que los resultados de GeoAnalytics aumenten y necesita aprovechar las capacidades del big data store espaciotemporal para manejar grandes cantidades de datos.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Nombre de capa de resultados</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> El nombre de la capa que se crear&aacute;.  Si escribe en un ArcGIS Data Store, sus resultados se guardar&aacute;n en  <b>Mi contenido</b> y se agregar&aacute;n al mapa. Si escribe en un recurso compartido de archivos de big data, sus resultados se almacenar&aacute;n en el recurso compartido de archivos de big data y se agregar&aacute;n a su manifiesto. No se agregar&aacute;n al mapa. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si la capa ya existe, la herramienta fallar&aacute;.
            </p>
            <p>Esta capa de resultados te mostrar&aacute; los clusters estad&iacute;sticamente significativos de valores o recuentos de puntos altos y bajos.
 Si el nombre de la capa de resultados ya existe, se le pedir&aacute; que le cambie el nombre.
            </p>
            <p>Cuando escriba en  ArcGIS Data Store (big data store espaciotemporal o relacional) con el cuadro desplegable  <b>Guardar el resultado en</b>, puede especificar el nombre de una carpeta de <b>Mi contenido</b> en la que se guardar&aacute; el resultado.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
